第二章 数字图像处理基础
第2章 数字图像处理基础

2.2.6 亮度对比效应
人眼对亮度差别的感觉是由相对亮度的变化决定的,同时相对亮 度也会影响人眼对目标的感觉亮度,而且在客观亮度的突变处,人眼 感觉的主观亮度会出现超调现象。
1.同时对比效应
大小和亮度均相同的四个小正方形的物体处于不同的亮度 背景中,当人同时观察目标物与背景时,会感到较暗背景 中的目标物较亮,而较亮背景中的目标物则较暗。这是由 于人的视觉灵敏度在高亮度背景下会下降。这种效应称为 同时对比效应。如图所示。同时对比效应还包括以下几 种情况。
(1) RGB模型
RGB颜色空间是图像处理中最基础的颜色模型,它是 在配色实验基础上建立的。其RGB彩色空间示意图如图所 示,RGB颜色空间的主要观点是人的眼睛有红、绿、蓝3种 色感细胞,它们的最大感光灵敏度分别落在红色、蓝色和绿 色区域,其合成的光谱响应就是视觉曲线,由此可推论出任 何彩色都可以用红、绿、蓝3种基色来配制。
2.人眼的分辨率
人眼的分辨率与环境照度有关,当照度太低时,只有杆状细胞起作 用,则分辨率下降;但照度太高则可能引起“眩目”现象。人眼的分辨 率还与被观察对象的相对对比度有关。当相对对比度小时,对象和背景 亮度很接近,使得人眼的分辨率下降。
分辨力— — 人眼在一定距离上能区分开相近两点的 能力,用能区分开的最小视角之倒数来描述
外两种基色混合而成;
3) 用三基色混合成的彩色,其色调和色饱和度皆由三
基色的比例决定;
4) 混合色的亮度等于参与混色的基色的亮度的总和。
混色法:
彩色电视重现景物的彩色,通常是靠
彩色显像管荧光屏上的三种荧光粉在电子
束轰击下发出各自的基色光而完成的,即
它们分别发出红、绿、蓝三种基色光,并
混合成彩色图像,这三种基色称为显像三
第二章 数字图像处理基础

2.1 数字图像的表示 2.2 数字图像的采样与量化 2.3 人的视觉特性 2.4 光度学与色度学原理
第二章 数字图像处理基础
本章重点、难点
重点: 采样和量化 BMP图像文件格式 RGB颜色模型和HSI颜色模型 难点: 采样和量化的理解 BMP位图
2.1 数字图像
数字图像:f(x,y),函数值对应于图像点的 亮度。称亮度图像。 注意:模拟图像与数字图像的区别 动态图像:f(x,y,t)
人眼成像过程
视细胞分为两类: 锥状细胞:明视细胞,在强光下检测亮度 和颜色。 杆(柱)状细胞:暗视细胞,在弱光下检测亮 度,无色彩感觉。 人眼成像过程
图像的对比度和亮度
人眼的亮度感觉 图像 “黑”“白”(“亮”、“暗”)对比参数 对比度 : c=Bmax/Bmin 相对对比度:cr=(B-B0)/B0 人眼亮度感觉范围 总范围很宽 c = 108 人眼适应某一环境亮度后,范围限制 适当平均亮度下:c=103 很低亮度下:c=10
亮度
也称为灰度,它是颜色的明暗变化,常用 0 %~ 100 % (由黑到白) 表示。以下三幅图是 不同亮度对比。
对比度
对比度(contrast)是亮度的局部变化,定义为物体亮 度的平均值与背景亮度的比值,是画面黑与白的比 值,也就是从黑到白的渐变层次。比值越大,从黑 到白的渐变层次就越多,从而色彩表现越丰富。人 眼对亮度的敏感性成对数关系。
同时对比度
人眼对某个区域感觉到的亮度不是简单 地取决于该区域的强度,背景亮度不同 时,人眼所感觉到的明暗程度也不同。
马赫带效应
马赫带(Mach Band)效应:边界处亮度对比加强
为什么我们要在暗室评片?
马赫带效应的出现,是因为人眼对于图像中不同 空间频率具有不同的灵敏度,而在空间频率突变处 就出现了 “欠调”或“过调”
数字图像处理第章资料讲解

第二章 数字图像处理基础
典型数字摄像机
第二章 数字图像处理基础
五. 胶片扫描
? 胶片扫描的概念 ? 常用胶片扫描设备 ? 胶片扫描仪的性能指标
第二章 数字图像处理基础
1. 胶片扫描的概念
? 胶片扫描在图像数字化过程中占有重要地位。 ? 胶片扫描是对来自胶片上的信息进行数字化的
过程,使这些信息能由计算机读取、处理和应 用。 ? 胶片是指投影仪、普通相机或胶片记录仪中使 用的包括胶片、幻灯片、底片等在内的各种感 光材料,它们能生成图像或影像。
分辨率 320x240
第二章 数字图像处理基础
分辨率 160x120
第二章 数字图像处理基础
分辨率 80x60
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
图象尺寸: 127*176 分辨率:(a)127*176 (b)63*88 (c)31*44 (d)15*22
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
? 图像采样 ?采样处理:将xy平面分配到一个网格上。
xy平面
(a,b)
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
与采样相关的概念(分辨率)
分辨率
传感器摄像的精确度。通常指要精确测量和再 现一定尺寸的图像所必需的像素个数。 单位:像素 *像素
第二章 数字图像处理基础
度正比于图像亮度的实际精确程度,图像数字 化设备的线性度是一个重要的性能指标,非线 性的数字化器会影响后续处理的有效性。
第二章 数字图像处理基础
图像数字化器的类型
主要包括 :
? 数码相机 ? 胶片扫描仪
第二章 数字图像处理基础
二. 图像数字化器的组成
第2章 数字图像处理基础
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共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间 分辨率 (kōngjiān)
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间 分辨率 (kōngjiān)
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
损失的方法,但很多图最终是供人观看的。事实上,具有相 同客观保真度的不同图像,在人的视觉中可能产生不同的在 视觉效果。这种情况下,用主观的方法来测量图像的质量更 为合适。一种常用的方法是对1组(不少(bù shǎo)于20人)观察 者显示图像,并将他们对该图像的评分取平均,用来评价一 幅图像的主观质量。
PSNR的在衡量(héng liáng)不同压缩器时的作 用
(PSNR值29.87时的效果(xiàoguǒ))
共八十一页
PSNR的局限性
PSNR数值都是27.123,但是单从数值上,我们并不能判断
(pànduàn)哪一幅更好。
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
(tú xiànɡ)
尽管客观保真度准则提供了一种简单、方便的评估信息
共八十一页
图像 的质量 • 2.1
(tú xiànɡ)
• 3. 对比度:图像(tú xiànɡ)最高和最低灰度级间的灰度 差。
共八十一页
• 2.1 图像 的质量 (tú xiànɡ)
• 3. 空间分辨率Байду номын сангаас图像(tú xiànɡ)空间中可分辨的最小细 节
空间分辨率的度量(dùliàng)——DPI(dot per inch) DPI:每英寸内像素点数目。
共八十一页
2、CMY颜色(yánsè)模式
2数字图像处理基础

在进行采样时,采样点间隔的选取是一个非常重要的问题, 它决定
了采样后图像的质量,即忠实于原图像的程度。采样间隔的大小选取要 依据原图像中包含的细微浓淡变化来决定。一般, 图像中细节越多,采
样间隔应越小。根据一维采样定理,若一维信号g(t)的最大频率为ω, 以
T≤1/2ω为间隔进行采样,则能够根据采样结果g(iT) (i=…, -1, 0, 1, …)完 全恢复g(t), 即
g (t )
式中
i
g (iT )s(t iT )
sin( 2t ) s (t ) 2t
图像数字化——采样
采样列 像素 采样行 行间隔
采样间隔
采样示意图
图像数字化——量化
模拟图像经过采样后,在时间和空间上离散化为像素。
但采样所得的像素值(即灰度值)仍是连续量。把采样后所得 的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量 化。图 2-3 ( a )说明了量化过程。若连续灰度值用 z来表示, 对于满足zi≤z≤zi+1的z值,都量化为整数qi。qi称为像素的灰度值, z与qi的差称为量化误差。一般,像素值量化后用一个字节8 bit 来表示。如图2-3(b)所示,把由黑—灰—白的连续变化的灰度 值, 量化为0~255共256级灰度值,灰度值的范围为0~255,
f (0,0) f (0,1) f (0, n 1) g (1,0) f (1,1) f (1, n 1) (2-1) g (i , j ) f (m 1,0) f (m 1,1) f ( m 1, n 1)
图2-4 (a)原始图像(256×256);(b)采样图像1(128×128);(c) 采样图像2(64×64); (d)采样图像3(32×32); (e)采样图像4(16×16);(f) 采样图像5(8×8)
第二章数字图像处理基础

第二章 数字图像处理基础
视觉感知要素 图像感知和获取 图像取样和量化 象素间的一些基本关系 线性和非线性操作
2.1 视觉感知要素
眼睛的构造: (人眼包含有三层膜)
眼角膜与巩膜外壳 脉络膜 (前面睫状体 虹膜 晶状体) 视网膜 (视网膜表面的分离光
接收器提供图案视觉, 分为锥状体、杆状体)
感觉的亮度区域不是简单的取决于强度,还与周围的背景有关
2.1 视觉感知要素
视觉错觉
光幻觉是人视觉系 统所特有的,迄今 还没有清楚的解释。 由于以上各种特殊 现象,在进行图像 处理时,应该采取 一些特殊的补偿措 施。
图和背景反转的图形
在错觉 中,眼 睛填上 了不存 在的信 息或错 误地感 知物体 的几何 特点。
2.1 视觉感知要素
辨别光强度变化的能力
典型实验
韦伯比
可辨别增I C量/的I 50%IC
图2.5 用于描述亮度辨别特性的基本实验
图2.6 作为强度函数的典型韦伯比
当背景光保持恒定时,改变其他光源亮度,从不能察觉到可以察觉间变化,一 般观察者可以辨别12到24级不同强度的变化.
低照明级别,亮度辨别(杆状体)较差;高照明级别,亮度辨别(锥状体)较好。
几何错觉图形
2.2 光和电磁波谱
电磁波谱可以用波长( )、频率( )或能量来描述
c 光速
E hv
h 普朗克常量
为波长, 为频率, E为电磁波能量
光速c 2.998 108 m/s 普朗克常数 h=6.626068 ×10-34 m2 kg / s
2.2 光和电磁波谱
电磁波是能量的一种,任何有能量的物体,都会释放电磁波。
D8距离:D8(p,q)=max(|x-s|,|y-t|) (距离小于等于r的像素形成中心在(x,y)的方形)
数字图像处理基础2

数字图像处理基础2第二章数字图像处理基础2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换简单的图像成像模型一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。
由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量,所以f(x,y)一定是非零且有限的,也即有:0<f(x,y)</f(x,y)图像是由于光照射在景物上,并经其反射或透射作用于人眼的结果。
所以,f(x,y)可由两个分量来表征:一是照射到观察景物的光的总量,二是景物反射或透射的光的总量。
设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度,r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数,则有:f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中:0 < i(x,y) < A 1, 0 ≤r(x,y) ≤1对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像),f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l ,且:l=f(x,y)这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。
显然:L min ≤l ≤L mxa区间[L min ,L max ]称为灰度的取值范围。
在实际中,一般取L min 的值为0,L max =L-1。
这样,灰度的取值范围就可表示成[0,L-1]。
当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时,称该图像为连续图像。
为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式,必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。
图像数字化:将模拟图像经过离散化之后,得到用数字表示的图像。
图像的数字化包括采样和量化两个过程。
连续图像空间离散数字图像幅度离散采样量化采样:是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点(即像素)集的操作。
即:空间坐标的离散化。
量化:把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
数字图像处理基础

蓝(Blue) 品红(Magenta)
青(Cyan)
O
红(Red) 绿(Green) 黄(Yellow)
y
x
图2-8 RGB模型单位立方体
第二章 数字图像处理基础 (1)在RGB模型立方体中,原点所对应的颜色为黑色,它的三个 分量值都为零。 (2)距离原点最远的顶点对应的颜色为白色,它的三个分量值都 为1。 (3)从黑到白的灰度值分布在这两个点的连线上, 该线称为灰色 线。 (4)立方体内其余各点对应不同的颜色。 (5)彩色立方体中有三个角对应于三基色——红、绿、蓝。剩下的 三个角对应于三基色的三个补色——黄色、 青色(蓝绿色)、品红 (紫色)。
第二章 数字图像处理基础 (3) 光传感器: 通过采样检测图像的每一像素的亮度。 (4) 量化器:将传感器输出的连续量转化为整数值。典型的 量化器是A/D转换电路,它产生一个与输入电压或电流成比例的 数值。 (5) 输出存储装置:将量化器产生的灰度值按适当格式存储 起来,以用于计算机后续处理。
第二章 数字图像处理基础
采采采
像像
采采采 采行行
采采行行
图2-2 采样示意图
第二章 数字图像处理基础
2.1.2 量化 模拟图像经过采样后所得的像素值(即灰度值)仍是连续量。 把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为 图像灰度的量化。
第二章 数字图像处理基础
Zi+1 q i+1 Zi Zi-1 q i-1 … …
第二章 数字图像处理基础
绿 红 蓝
120° 0° 240°
图2-10 柱形彩色空间
I
第二章 数字图像处理基础 2.4.2 颜色模型 颜色模型 目前常用的颜色模型按用途可分为两类,一类面向诸如视 频监视器、彩色摄像机或打印机之类的硬件设备。另一类面向 以彩色处理为目的的应用,如动画中的彩色图形。 面向硬件设备的最常用彩色模型是RGB模型,而面向彩色 处理的最常用模型是HSI模型。另外,在印刷工业上和电视信号 传输中,经常使用CMYK和YUV色彩系统。
数字图像处理基础

第二章 数字图像处理基础
(1) 采样孔(Sampling aperture): 使数字化设备能够单独地观 测特定的图像元素而不受图像其他部分的影响。
第二章 数字图像处理基础
图2-4 (a)原始图像(256×256);(b)采样图像1(128×128);(c) 采样图像2(64×64);
(d)采样图像3(32×32); (e)采样图像4(16×16);(f) 采样图像5(8×8)
第二章 数字图像处理基础
图2-5 (a) 原始图像(256色); (b) 量化图像1(64色); (c) 量化图像2(32色);
• 1994年3月1日,柯达公司发布第一台公认的专业数码相机——DCS420。 它基于尼康F90S机身设计,使用了240万像素的CCD,售价达到8000美元 的天价!随后,以索尼公司为代表的各厂商纷纷推出各自的数码产品, 使相机产业实现了数字化的跨越式发展。
• 2019年8月,中国推出了第一款数码相机——海鸥DC33,有效像素30万, 具有640×480的分辨率和24位色的色彩还原能力。
第二章 数字图像处理基础
• 在十七、十八世纪的欧洲,许 多画家用暗箱柜来帮助他们绘 制风光、建筑甚至肖像。一个 典型的暗箱非常像现代的单镜 头反光照相机。光线由镜头进 入,在箱内经过一块镜子的反 射,在上面的磨砂玻璃上呈现 左右颠倒的实像。画家就是把 一张很薄的纸铺在磨砂屏上, 描下图形,以求达到最真实的 透视效果。
第二章 数字图像处理基础

BMP图像文件格式
文件说明
属性 bfType bfSize bf1 bf2 bfOffBits biSize biWidth 所占字节数 2 4 2 2 4 4 4 起始字节 1 3 7 9 11 15 19 说明 文件类型(“BM”) 文件大小 保留 保留 第一个位图数数的偏移量 文件信息头的长度 位图的宽度(单位是象素)
位图的有关术语
像素(Pixel)
(可大可小)
采样点 (Sample)
位图的有关术语
图像分辨率: 每英寸图像含有的点或像素个数(dpi)
分辨率越高,图像细节越清晰,但文件尺寸大, 处理的时间长,对设备的要求高。
位图的有关术语
打印机分辨率: 打印图像时每英寸的点数(dpi)
激光打印机的分辨率可达600~1200dpi。
0, , 80 200 B 0, , 0 110 255, , 255 255
2.1 图像数字化
2.1.3 采样与量化参数的选择
采样间隔:影响着图像细节的再现程度,反映数字化 后的图像呈现何种的细微程度。采样间隔越大,图像的像素 数越少,空间分辨率低,质量差。严重出现像素块状的棋盘
2. 图像数字化器的性能
(1)分辨率:单位尺寸能够采样的像素数,由采样 孔的大小和像素间距的大小决定;
(2)灰度级:量化为多少等级;
(3)图像大小:允许输入图像的大小;
(4)扫描速度:采样数据的传输速度;
(5)噪声:数字化器的噪声水平。
(6)线性度:线性度是指对光强进行数字化时,灰 度正比于图像亮度的实际精确程度。
数字图像根据灰度级数的差异,可分为:
二值图像、灰度图像和彩色图像 二值图像:
第2章 数字图像基础(数字图像处理)

角膜睫状肌2.1.1人眼的构造眼球的形状近前房似为一个球体,其平均直径约20mm 。
睫状小带晶状体 有三层薄膜(眼角膜/巩膜,睫状带脉络膜和视网膜)包围着眼视网膜球。
晶状体由同心的纤维细胞层巩膜玻璃体组成,并由附在睫状体上的纤维悬挂着脉络膜中央凹纤维悬挂着。
人眼剖面简图h=2.55mm 图2.3用眼睛看一棵棕榈树的图解,C点是晶状体的光心图23用眼睛看一棵棕榈树的图解C点是晶状体的光心9亮度亮度适应现象适应现象:人眼并不能同时在整个范围内工作,而是利用改变灵敏度来实现大的动态范围内的变动内的变动;9当平均亮度适中时,能分辨的最大亮度和最小亮度之比为当平均亮度很低时这个比亮度之比为1000:1;当平均亮度很低时,这个比值只有10:19主观亮度是进入人眼的光强度的对数函数;感觉亮度不是简单的强度函数的例子1,视觉系统倾向不同强度区域边界周围的欠调或过调现象如图2.7所示。
27所示虽然条带的强度恒定,但实际感觉到了一幅带有毛实感觉到了幅带有毛边的图形,即边缘处,亮的一边更亮,暗的一边更暗,称之为马赫带效应。
地取决于强度。
地取决于强度图2.8 同时对比例子,所有的中心方块都有相同的强度,但是当背景变亮时,他们逐渐变暗强度但是当背景变亮时他们逐渐变暗在错觉中眼睛 在错觉中,眼睛填上了不存在的信息或错误地感知物体的几何特点。
图2.9一些典型的视觉错觉释放电磁波。
与光成正比。
图2.12 (a)单个成像传感器图212(a)单个成像传感器图2.13 单个成像传感器组通过运动产生二维图像图213单个成像传感器组通过运动产生二维图像以圆环形状安装的传感器常用于医学和工业成像,以得到三维物体的横断面(切片)图像,横断片像如CT、PET、MRI等。
量的电磁波和某种超声波敏感元件常以阵列形式排列。
是摄像机上常见的结构。
照射(能)源输出(数字化后的)图像成像系统场景元素场景投影到图像平面数字图像获取过程⎥⎥⎤⎢⎢⎡−−=)1,1( )1,1( )0,1()1,0( )1,0( )0,0(),(N f f f N f f f y x f 中的每个了一幅数字图像。
第2章 数字图像处理的基础

第1章 绪论
37
第1章 绪论
38
第1章 绪论
39
亮度 对比度 尺寸大小 细微层次
颜色饱和度
第1章 绪论 40
原图
第1章 绪论
降低亮度
41
原图
第1章 绪论
降低对比度
42
原图
第1章 绪论
缩小尺寸
43
原图
第1章 绪论
减少细微层次
44
原图
第1章 绪论
降低颜色饱和度
45
2.2.4 像素间的基本关系 (Basic Relationships between Pixels) 相邻像素:
2.1.1视觉系统的基本构造 (Basic Structure of Visual System)
基本构造
图2.1 人眼横截面简图
第1章 绪论 5
眼睛中图像的形成
图2.2图像形成示意图
第1章 绪论 6
图2.3 人 的 视 觉 中 枢 通 路 的 模 式
第1章 绪论
7
视觉过程
图2.4 人的视觉过程的流图
19
什么是像素? 数字图像由二维的元素组成,每一个元素具有 一个特定的位置(x, y)和幅值f(x, y),这些元素 就称为像素
第1章 绪论
20
2.2.2 图像的获取 (Image Acquisition)
图像获取即图像的数字化过程,包括扫描、采样和 量化。
图像获取设备由5个部分组成:采样孔,扫描机构, 光传感器,量化器和输出存储体。 关键技术有:采样——成像技术(空间分辨率); 量化——模数转换技术(灰度分辨率)。
2.1人类的视觉感知系统 (Visual System of Human Beings)
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间:CIE 1976L*u*v*色空间和CIE 1976L*a*b*色空间 CIE LUV均匀色空间及色差公式主要应用于照明、 CRT和电视工业以及那些采用加色法混合产生色彩的 行业;CIE LAB主要应用于颜料和图像艺术工业,近 代的颜色数码成像标准和实际应用也是用CIE LAB,
⎧ ⎛Y ⎞ ⎪ L* = 116 f ⎜ ⎜Y ⎟ ⎟ − 16 ⎪ ⎝ n⎠ ⎪ ⎡ ⎛ X ⎞ ⎛ Y ⎞⎤ ⎪ ⎨a* = 500 ⎢ f ⎜ ⎜X ⎟ ⎟− f⎜ ⎜Y ⎟ ⎟⎥ ⎢ ⎝ n ⎠⎥ ⎪ ⎣ ⎝ n⎠ ⎦ ⎪ ⎛ Z ⎞⎤ Y ⎞ ⎪b* = 200 ⎡ f ⎛ ⎜ ⎟ ⎟ − f⎜ ⎢ ⎥ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎪ ⎢ ⎝ Z n ⎠⎥ ⎣ ⎝ Yn ⎠ ⎦ ⎩
暗视觉条件下只有杆体细胞起作用,仅由视紫红色素吸收
光子,所以暗视觉时不能分辨颜色,只有明亮感觉。 杆体细胞中视紫红色素的合成需要维生素A的参与,所以 缺乏维生素A的人常有夜盲症。
颜色恒常性(Color
constancy)
指当外界条件发生变化后,人们对该物体表面颜色的知
觉仍然保持不变。
色适应
人眼对某一色光适应后,观察另一物体的颜色时,不
能立即获得客观的颜色印象,而是带有原适应色光的 补色成分,经过一段时间适应后才会获得客观的颜色 感觉,这就是色适应的过程。
(5)立体视觉
即是从二维视网膜像中获得3维视觉空间,即获得深
度距离信息 人类并没有直接或专门用来感知距离的器官,对空 间的感知不仅仅依靠视力,借助于一些外部客观条件 和自身机体内部条件来判断物体的空间位置
视觉 通道
(3)明暗视觉
人眼的亮度适应范围
人的视觉系统有很大的亮度适应范围,从暗视觉门限到
眩目极限之间的范围达1010量级,但并不能同时在这么大 范围内工作,是靠改变它的具体敏感度来实现亮度适应的。 一般的室内照明,只能同时分清约20级灰度。进入暗房, 最大能分辨的灰度级别为120级。
16级灰度 32级灰度 64级灰度
用符号r,g,b来表示。
⎧r = R ( R + G + B ) ⎪ ⎨ g = G (R + G + B ) ⎪b = B (R + G + B ) ⎩
色品图:以色品坐
1 ( G )
g
0.5
标r,g表示的平面 图
⎛1 1⎞ W⎜ , ⎟ ⎝ 3 3⎠
(R) (B) 0.5 色品图 r 1
颜色匹配方程和计算任一颜色三刺激值必须测得人
象
(1)颜色匹配
颜色匹配:把两种颜色调节到视觉上相同或相等的
过程,将观察者的颜色感觉数字化。
红 绿 蓝 黑 挡 屏 眼睛
白 屏
待测色 光
背 景 屏 视场
三原色:在颜色匹配中,用于颜色混合以产生任意
颜色的三种颜色
三刺激值:颜色匹配实验中,当与待测色达到色匹配
时所需要的三原色的数量,记作R、G、B
(4)颜色视觉
光感受细胞与颜色
三种锥体细胞分别含有三种不同的视色素,光谱吸收峰值
分别在440~450nm、530~540nm、560~570nm处,称这 三种视色素为亲蓝、亲绿和亲红视色素。
外界光辐射进入人眼时被三种锥体细胞按它们各自的吸收
特性所吸收,引起光化学反应,触发生物能,引起视神经 活动。
第二章 数字图像处理基础
矿大信电学院 蔡利梅
第2章 数字图像处理基础
2.1 人眼视觉系统 2.2 色度学基础与颜色模型 2.3 数字图像的生成与表示 2.4 数字图像的数值描述
2.1 人眼视觉系统
(1)人眼基本构造
角膜 前房 瞳孔 后房 中央凹 视轴 光轴 虹膜 晶状体 睫状体 玻璃体 视网膜 视神经 巩膜 脉络膜
双目深度线索
人对空间场景的深度感知主要依靠双目视觉实现,每只眼
睛的视网膜上各自形成一个独立的视像,由于双眼相距约 65mm,两个视像相当于从不同角度观察,因而两眼视像不 同,即双眼视差 双眼视差是产生立体知觉和深度知觉的原因
单目深度线索
刺激物本身的一些物理条件,通过观察者的经验和学习,
在一定条件下也可以成为知觉深度和距离的线索 大小和距离:当物体实际大小已知,通过观察可推算物距 照明变化:明亮的物体显得近,灰暗或阴影中的物体显得 远,一般认为远方的物体呈蓝色,近的物体呈黄色或红色, 较远的物体轮廓不如较近的物体轮廓清晰 线性透视、物体的遮挡、运动视差等
人眼在观察景物时,从物体反射光到光信号传入大脑神经, 经过屈光、感光、传输、处理等一系列过程,从而产生物体 大小、形状、亮度、颜色、运动、立体等感觉。
角膜、房水、晶状体、玻璃体是折射率不同的光学 介质,属于屈光系统,作用是将不同远近的物体清 晰地成像在视网膜上。 视网膜是感光系统,将光能转换加工成神经冲动, 经视神经传入大脑中的视觉中枢,从而产生视觉。 由三层细胞组成,由外到内依此为: 感光细胞层 锥体细胞,感光灵敏度低,三种,对入射的辐 射有不同的频谱响应,是颜色视觉的基础。 杆体细胞,感光灵敏度高,分辨细节能力低, 不感受颜色,仅提供视野的整体视像。 双极细胞层 神经节细胞层
适用于2°视场的中央视觉观察条件
0
0.4
0.6
0.8 x
(4)CIE 1976 L*a*b*均匀颜色空间
标准色度系统解决了用数量来描述颜色的问题,但
不能解决色差判别的问题
均匀颜色空间,一个三维空间,每点代表一种颜
色,空间中两点之间的距离代表两种颜色的色差, 相等的距离代表相同的色差。
经过多年的研究和修改,1976年CIE推荐了两个色空
彩色的明度值: 在颜色立体中 以离开基底平 面的高度代 表,即同一水 平面上的所有 颜色的明度值 相等且等于该 水平面中央轴 上非彩色(灰色) 的明度值。
孟塞尔彩度(Chroma,记为C)
在孟塞尔色立体 中,颜色的饱和度以离 开中央轴的距离来表 示,称为孟塞尔彩度; 表示这一颜色与相同明 度值的非彩色之间的差 别程度,以符号C来表示。
眼的光谱三刺激值,将辐射光谱与人眼颜色特性相联。
实验证明不同观察者视觉特性有差异,但对正常颜
色视觉的人差异不大,故可根据一些观察者的颜色匹 配实验,确定一组匹配等能光谱色的三原色数据— “标准色度观察三刺激值”。
由于选用的三原色不同及确定三刺激值单位的方法
不一致,因而数据无法统一
CIE综合了莱特(W.D.Wright)和吉尔德(J.Guild)
颜色匹配方程: C (C ) ≡ R ( R ) + G (G ) + B ( B )
C代表被匹配色数量, (C)代表被匹配颜色单位,(R), (G),(B)代表产生混合色的红、绿、蓝三原色单位。
光谱三刺激值:匹配等能光谱色的三原色数量。用符
号 r , g , b 表示。
色品坐标:三原色各自在R+G+B总量中的相对比例,
(2)视觉过程
光学过程:由人眼实现光学成像过程,基本确定了
成像的尺寸 化学过程:与光接受细胞有关,基本确定了成像的 亮度或颜色 神经处理过程:在大脑神经系统里进行的转换过程
光 刺 激 视网膜 视网膜 接收 神经处理 右眼 视网膜 视网膜 接收 神经处理 左眼 大脑皮层处理 9存储参考图像 响应 9信息处理 9特征提取 9描述 9决策
颜色匹配实验结果,提出了CIE 1931—RGB色度系统
(2)CIE 1931-RGB系统
选择三原色
紫外光
400nm 435.8nm 546.1nm 可见光区 700nm 780nm
红外光
确定三原色单位
以相等数量的三原色刺激值(R=G=B=1)匹配出等 能白光(E光源),来确定三刺激值单位。
1931年,CIE定出匹配等能光谱色的RGB三刺激值,用 r , g , b 表示,称为“CIE 1931—RGB系统标准色度观察 者光谱三刺激值”,简称“CIE 1931—RGB系统标准色 度观察者”,代表人眼2°视场的平均颜色视觉特性, 这一系统称为“CIE 1931—RGB色度系统”,
照一定原则依次排列,给予每个颜色卡片以相应的字符 和数码,以此来传递颜色信息,这种表色系统称为颜色 次序系统(color-order system)。
孟塞尔表色系统
由美国美术家孟塞尔(A.H.Munsell)在20纪初 建立的一种表色系统,美国国家标准协会和美国材料 测试协会的颜色标准,目前得到世界公认的最重要表 色系统之一,中国颜色体系及日本颜色标准将其作为 参考。
色品坐标
y 0.8 520 540
⎧x = X (X + Y + Z ) ⎪ ⎨ y = Y (X + Y + Z ) ⎪z = Z (X + Y + Z ) ⎩
CIE
0.6 500
560 580 600 620 650 770
0.4 E C 0.2
1931 x-y色品图
480 470 380 450 0.2
1 ⎧ 3 ⎪ f (α ) = (α ) ⎨ 841 16 ( ) ( ห้องสมุดไป่ตู้ α + ⎪f α = 108 116 ⎩
⎛ 24 ⎞ α >⎜ ⎟ ⎝ 116 ⎠ ⎛ 24 ⎞ α ≤⎜ ⎟ ⎝ 116 ⎠
3
3
α=
X Y Z , , X n Yn Z n
XYZ为颜色的三刺激值; Xn,Yn,Zn:CIE标准照 明体照射到完全漫反射 体表面的三刺激值。
非视觉性深度线索
眼睛聚焦调节:通过眼肌调节水晶体以在视网膜上获得清
晰视像,这种调节活动传递给大脑的信号提供了有关物体 距离的信息 双眼视轴的辐合:观看远近不同的物体时,两眼视轴要完 成一定的辐合运动,将各自的中央凹对准物体,将物体映 射到视网膜感受性最高的区域,控制视轴辐合的眼肌运动 能给大脑提供关于物体距离的信息